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データフレームsample_df (4 列: paper_id、title、abstract、body_text ) を取得します。アブストラクト カラム (アブストラクトごとに ~ 1000 ワード) を抽出し、テキスト クリーニング プロセスを適用しました。これが私の質問です：

私の目標は tf -idf 質問応答を行うことであるため、質問と要約の間のコサイン類似度の計算が終了したら、対応する情報 ( paper_id、title、body_text など) を含む上位 5 つの記事スコアを返すにはどうすればよいでしょうか。

私の英語が下手で、nlp を初めて使用したことを本当に申し訳ありません。誰かが助けてくれれば幸いです。

私は AllenNLP を初めて使用し、現在、事前トレーニング済みの質問応答モデルを使用しています。性能を確保するための通路の長さの制限があるのだろうか？BERT の最大長は 512 で、それより長いパッセージは切り捨てられることはわかっています。

AllenNLP で長いパッセージを試してみましたが、うまくいっているようですが、確認したいだけです。ありがとうございました。